Anthropic API/Cloud 不会自动维护对话上下文的原因是什么？	它不会存储用户发送的消息或收到的回复。
要维持多轮对话的上下文，需要采取哪两个关键措施？	1. 在代码中手动维护所有消息列表；2. 在每次后续请求中提供完整的消息列表。
在多轮对话中，收到模型初始回复后，为了维持上下文，必须执行什么操作？	将该回复（Assistant Message）添加到消息历史列表中。
在整个对话流程中，`chat` 辅助函数的具体作用是什么？	接收完整的消息历史列表，并调用模型生成回复。
为什么在后续请求中必须提供完整的消息历史（Context）？	确保模型能够看到整个对话的背景和历史，从而给出相关的、连贯的回复。
`add user message` 和 `add assistant message` 这两个辅助函数分别用于做什么？	分别用于向消息列表中添加用户输入和模型生成的回复。
在实现对话历史时，消息（Message）通常是以什么结构存储的？	以包含角色（role）和内容（content）的字典形式存储在列表中。